基于卷积神经网络的微电机装配故障诊断研究

刘冰洁; 陈炳发; 丁力平

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基于卷积神经网络的微电机装配故障诊断研究

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针对微电机装配质量控制水平低、产线故障发现不及时且难以做出最佳决策等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的微电机装配故障诊断方法.该方法将实时采集的微电机装配过程质量特性数据绘制出控制图,采用数值转化为图像的数据预处理方法实现CNN对控制图异常模式的识别,最后通过控制图异常模式向故障映射的方法完成故障诊断.基于该方法开发了一套微电机装配故障诊断原型系统,可用于微电机装配过程的实时监控与故障诊断.

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来源
《机械制造与自动化》 |2021年第3期|171-174189|共5页
作者
刘冰洁; 陈炳发; 丁力平;
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作者单位

南京航空航天大学机电学院江苏南京210016;

南京航空航天大学机电学院江苏南京210016;

南京航空航天大学机电学院江苏南京210016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积神经网络; 微电机装配; 故障诊断; 控制图; 模式识别;

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